MVDA for General 培训班

2017 年 8 月 9 日 外泌体之家

MVDA for General

Multivariate Data Analysis - 2 days course - China


报名方式见文末


我们真诚邀请您来参加由上海阿趣生物科技有限公司(Biotree)、Sartorius Stedim Data Analytics AB联合主办的“MVDA for General培训班”。Using the latestmultivariate techniques, participants will learn how to interpret complex dataquickly and confidently. Discover the secrets of overviewing data tables andalso learn how to build robust predictive models that turn data into decisions.The course is composed of lectures, software demonstrations and computer exercisesin software SIMCA, based on real-life datasets.


课程安排:2017年11月1-2日                               

培训地点:上海.中国

主讲嘉宾为:   DAVID WANG (SartoriusStedim)           

培训软件:SIMCA 14.1
培训目标人群: 希望从大量数据中提炼、证明系统生物学领域科学问题的研究学者,尤其是制药、食品&饮料等领域的研究学者、科学家以及工程师等。
课程案例:Baker’s Yeast、BeerNIR、Binary Powder、CELLULOSE、FOODS、GRINDER、HealthCare–OPLS、LOWARP、OIL-WELL、POPLAR、Particle Size Distribution、SOVRING、SUGAR、THICKNESS、Tumor......


MVDA for General主要内容:

(1)PCA综述,MVDA与PCA的必要性
(2)PCA对数据表的概述,PCA的价值
(3)关注OPLS,关于PLS&OPLS模型的诊断和验证
(4)根据X变量参数预测响应变量Y
(5)OPLS的应用及价值
(6)模型结果的验证

注册费用:

¥11,000.00/人(包括学费、资料费、午餐以及欢迎晚宴)


小班上机授课,请自备笔记本电脑,并在开班前根据培训班开班通知,安装相关软件!


2017中国 上海11月1日星期三

时间

课程内容

授课老师

具体内容

地点:上海杨浦区国伟路135号18栋4F 

09:00-09:20 

Check in 签到 (8:50开门,请勿过早到达)

09:20-09:30

Course introduction

 叶晶 Biotree

课程介绍

09:30-10:30

The need for multivariate data analysis and PCA

David Wang, Sartorius

多元数据分析和主成分分析的必要性

10:30-10:50

Principal Component Analysis (PCA) for overview of data  tables

David Wang, Sartorius

如何用数据表阐述主成分分析

10:50-11:10

Tea break/Discussion

茶歇,讨论交流

11:10-12:30

Variable scaling, geometrical interpretation, and model  evaluation

David Wang, Sartorius

变量缩放、几何解释和评价模型

12:30-13:30

Lunch break 午餐

13:30-14:30

PCA applications – how dos PCA bring value?

David Wang, Sartorius

PCA将为我们创造怎样的价值?

14:30-15:40

Computer exercises followed by discussion

David Wang, Sartorius

用SIMCA软件现场讨论学员自带数据

15:40-16:00

Tea break/Discussion

茶歇,讨论交流

16:00-17:30

Computer exercises followed by discussion

David Wang, Sartorius

 SIMCA 软件上机实践及自由商讨

17:30-18:00

Discussion/Group photo

交流,合影留念


 18:00

 Dinner 晚宴

2017 中国 上海11月2日星期四

 时间

课程内容 

授课老师 

具体内容 

地点:上海杨浦区国伟路135号18栋4F 

09:00-09:30

Check in 签到(8:50开门,请勿过早到达)

09:30-10:30

Focus on OPLS (Orthogonal Partial Least Squares)

David Wang, Sartorius

聚焦OPLS(正交偏最小二乘法)

10:30-11:00

Regression models. Prediction of responses Y from  parameters X

David Wang, Sartorius

从预测参数中找到对应的回归模型

11:00-11:20

 Tea break/Discussion

茶歇,讨论交流

11:20-12:30

Model diagnostics and validation of a PLS and OPLS  model

David Wang, Sartorius

用PLS和 OPLS的方法对模型进行诊断和验证

12:30-13:30

 Lunch break 午餐

13:30-14:30

OPLS applications – how does OPLS bring value?

David Wang, Sartorius

OPLS将为我们创造怎样的价值?

14:30-15:10

Computer exercises followed by discussion

David Wang, Sartorius

SIMCA 软件上机实践及自由商讨

15:10-15:30

 Tea break/Discussion

茶歇,讨论交流

15:30-17:30

Discussion of participants' own data

David Wang, Sartorius

用SIMCA软件现场讨论(学员可自带数据)

17:30

 End 结束 学习愉快!

课程如有变动,请以实际安排为准!




报名方法:

复制并填写下方表格,发送至报名邮箱 exosomebq@163.com

 


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应用领域(专业)


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            11月1-2日     MVDA for General

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在统计中,主成分分析(PCA)是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维,三维或更高维空间中的点集合,可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础,其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
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